如果是None,则使用estimator的误差估计函数
(3) scoring=None
模型评价标准,默认None,这时需要使用score函数;或者如scoring='roc_auc',根据所选模型不同,评价准则不同。字符串(函数名),或是可调用对象,需要其函数签名形如:scorer(estimator, X, y);如果是None,则使用estimator的误差估计函数。具体值的选取看本篇第三节内容。
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41988628/article/details/83098130

该博客详细介绍了在机器学习中模型评价的标准。当`scoring`参数设置为None,将使用estimator的内置误差估计函数。用户也可以自定义scoring参数,例如'scorer',它应为一个接受模型、特征数据和标签的函数。博客内容涵盖了如何根据不同的模型选择合适的评价指标,并提供了更多关于模型评估的指导。
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